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龙图腾网获悉珠海格力智能装备技术研究院有限公司;珠海格力智能装备有限公司;珠海格力电器股份有限公司申请的专利机床刀库的刀套松紧检测方法及装置、计算机程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119526114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411906418.9，技术领域涉及：B23Q17/00；该发明授权机床刀库的刀套松紧检测方法及装置、计算机程序产品是由李美荣;秦鸣遥;尚晶晶设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本机床刀库的刀套松紧检测方法及装置、计算机程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机床刀库的刀套松紧检测方法及装置、计算机程序产品。其中，该方法包括：获取刀具与刀套之间的多种松紧检测数据，其中，松紧检测数据是由部署在刀套内的传感器在刀具进入刀套后进行松紧检测过程中采集得到的数据；对多种松紧检测数据进行特征提取，得到与每种松紧检测数据对应的目标特征数据；将目标特征数据输入至松紧状态确定模型中，以利用松紧状态确定模型对目标特征数据进行处理，得到刀套与刀具之间的松紧程度；根据松紧程度所处于的松紧阈值范围确定刀套与刀具之间的松紧状态。本发明解决了相关技术中传统的刀具松紧检测方法主要依赖人工检查或简单的机械装置，导致检查效率低且检测精度存在限制的技术问题。

本发明授权机床刀库的刀套松紧检测方法及装置、计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种机床刀库的刀套松紧检测方法，其特征在于，包括： 获取刀具与刀套之间的多种松紧检测数据，其中，所述松紧检测数据是由部署在所述刀套内的传感器在所述刀具进入所述刀套后进行松紧检测过程中采集得到的数据； 对多种所述松紧检测数据进行特征提取，得到与每种所述松紧检测数据对应的目标特征数据； 将所述目标特征数据输入至松紧状态确定模型中，以利用所述松紧状态确定模型对所述目标特征数据进行处理，得到所述刀套与所述刀具之间的松紧程度，其中，所述松紧状态确定模型是使用多组训练数据通过深度学习的方式进行训练得到的，所述多组训练数据中的每一组均包括：样本目标特征数据、与所述样本目标特征数据对应的样本松紧程度； 根据所述松紧程度所处于的松紧阈值范围确定所述刀套与所述刀具之间的松紧状态， 对所述松紧检测数据进行特征提取，得到目标特征数据，包括：利用第一公式对所述松紧检测数据进行特征提取，得到所述目标特征数据，其中，所述第一公式为：，i表示所述传感器的标号，t表示当前时刻，f[]表示激活函数，W表示卷积核，b表示偏置，表示第i个所述传感器在所述当前时刻t采集到的所述松紧检测数据，表示与对应的所述目标特征数据， 所述松紧状态确定模型包括多个松紧状态确定子模型，将所述目标特征数据输入至松紧状态确定模型中，以利用所述松紧状态确定模型对所述目标特征数据进行处理，得到所述刀套与所述刀具之间的松紧程度，包括：分别将与每个所述传感器对应的所述目标特征数据输入至所述松紧状态确定子模型中，以利用所述松紧状态确定子模型对所述目标特征数据进行处理，得到与所述目标特征数据对应的子松紧程度，其中，每个所述松紧状态确定子模型均用于对对应的一个所述传感器采集到的数据进行处理；根据每个所述松紧状态确定子模型的准确度利用第二公式确定每个所述子松紧程度的注意力权重，其中，所述第二公式为：，表示与第i个所述传感器对应的所述松紧状态确定子模型的所述准确度，n表示所述传感器的总个数，表示与第i个所述传感器对应的所述子松紧程度的所述注意力权重，所述注意力权重指所述子松紧程度在所述松紧程度中的权重占比；根据多个所述子松紧程度和与每个所述子松紧程度对应的所述注意力权重利用第三公式确定所述刀套与所述刀具之间的所述松紧程度，其中，所述第三公式为：，Pt表示在当前时刻所述刀套与所述刀具之间的所述松紧程度。

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